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本文提出根據(jù)正常－異常序列模式異常來定義緊急級(jí)別的新概念，將隱馬爾可夫模型引入到網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)中檢測(cè)正常－異常序列中的模式異常。并針對(duì)直接對(duì)檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行HMM 訓(xùn)練和檢測(cè)，存在計(jì)算量很大的問題，提出了采用先聚類降低狀態(tài)維數(shù)，然后采用HMM 的方法進(jìn)行NIDS 檢測(cè)的方法。實(shí)驗(yàn)證明其有效性。
在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)（Network Intrusion Detection System, NIDS）中，“正常和異常出
現(xiàn)序列”一般體現(xiàn)了入侵的緊急程度，而“正常和異常出現(xiàn)序列”少見往往意味著更危險(xiǎn)的入侵的這一情況。采用何種方法來檢測(cè)這種情況？基于此，本文提出了緊急級(jí)別的新概念，并引入隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）對(duì)此進(jìn)行檢測(cè)。但是，如果直接對(duì)檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行HMM 訓(xùn)練和檢測(cè)的話，計(jì)算量很大，所以本文提出采用先聚類降低狀態(tài)維數(shù)，然后采用HMM 方法進(jìn)行NIDS 中的入侵檢測(cè)，并建立基于聚類的HMM 算法。
在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)（Network Intrusion Detection System, NIDS）中，“正常和異常出
現(xiàn)序列”一般體現(xiàn)了入侵的緊急程度，而“正常和異常出現(xiàn)序列”少見往往意味著更危險(xiǎn)的入侵的這一情況。采用何種方法來檢測(cè)這種情況？基于此，本文提出了緊急級(jí)別的新概念，并引入隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）對(duì)此進(jìn)行檢測(cè)。但是，如果直接對(duì)檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行HMM 訓(xùn)練和檢測(cè)的話，計(jì)算量很大，所以本文提出采用先聚類降低狀態(tài)維數(shù)，然后采用HMM 方法進(jìn)行NIDS 中的入侵檢測(cè)，并建立基于聚類的HMM 算法。
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